[发明专利]一种基于深度学习的降水临近预报方法及装置在审
| 申请号： | 202111195256.9 | 申请日： | 2021-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN113936142A | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 苏德斌;史磊;唐田野;杨雅婷;孙晓光;曹杨;郭在华;樊昌元 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学;风羽气象科技(成都)有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/40 | 分类号： | G06V10/40;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G01S13/95;G01S7/41;G01W1/10 |
| 代理公司： | 成都正煜知识产权代理事务所(普通合伙) 51312 | 代理人： | 徐金琼 |
| 地址： | 610000 四川省成都市双*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及信息技术领域，提供了一种基于深度学习的降水临近预报方法及装置。目的在于解决传统模型训练对强回波预测上的关注不够以及解决雷达回波时空序列预测难的问题。主要方案包括以下步骤：步骤S1、首先对天气雷达基数据作预处理；步骤S2、将预处理后的雷达回波数据分为深度学习网络训练所用的训练集、验证集与测试集；步骤S3、使用训练集、验证集与测试集进行时空编码预测网络模型训练，利用训练好的时空编码预测网络模型进行雷达回波外推，得到预测回波数据，并对预测回波数据与实际观测数据进行对比；步骤S4、最后将预测后的雷达回波进行雷达定量降水估测，并和地面真实降水数据对比进行降水预报检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 降水 临近 预报 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于成都信息工程大学;风羽气象科技(成都)有限公司，未经成都信息工程大学;风羽气象科技(成都)有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202111195256.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
